SlideLucask / ssd-tf2

SSD (Single Shot MultiBox Detector) - Tensorflow 2.0

TF 2.1과 jupyter notebook에서 아래의 모델을 사용할 수 있습니다.

• VGG16
• MobilenetV1
• MobilenetV1-lite
• MobilenetV2-lite

Code

• train:

  • SSD_train.ipynb

• inference:

  • SSD_inference.ipynb

• test:

  • SSD_test.ipynb

• evaluate:

  • SSD_evaluate(mAP).ipynb

Data 준비

1. VOC2012 dataset을 다운로드합니다.

wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar

2. 해당 데이터 압축을 풀어줍니다.

• (1) dataset 폴더를 만듭니다.

mkdir dataset

• (2) dataset폴더 안에 VOC2012 폴더를 만듭니다.

mkdir dataset/VOC2012

• (3) dataset > VOC2012 폴더에 다운로드 받은 데이터의 압축을 풀어줍니다. dataset/VOC2012/....) Annotations/ImageSets/JPEGImages/SegmentationClass/SegmentationObject 폴더를 준비합니다.

tar -xvf VOCtrainval_11-May-2012.tar

학습 및 테스트 하기

settings.py파일을 확인하여 학습에 필요한 parameter를 수정한 뒤 각각 train/inference에 맞는 작업을 진행합니다.

파라미터 설정:

• DATA_DIR dataset 폴더
• CHECKPOINT_DIR 학습 후 저장될 model의 checkpoint가 저장될 폴더
• CHECKPOINT_PATH 학습 후 저장될 model의 checkpoint의 경로
• OUTPUT_IMAGES_DIR 예측 후 저장될 이미지 폴더
• OUTPUT_DETECTS_DIR 예측 후 저장될 이미지의 메타 정보(박스 위치, class)가 저장될 폴더
• DATA_YEAR VOCData년도 (2007 or 2012)
• ARCH SSD network 아키텍쳐 (ssd300 or ssd512)
• PRETRAINED_TYPE (base : 기본 vgg16 model feature extractor, specified : 학습된 모델 weights)

Reference

• Single Shot Multibox Detector paper: paper

• Base code : (https://github.com/ChunML/ssd-tf2)

• Ref code : (https://github.com/qfgaohao/pytorch-ssd)